Este documento presenta un resumen de un análisis multinivel de los factores que influyen en la decisión de abandono de estudiantes en la educación superior en Iberoamérica. El autor utiliza datos de 11423 estudiantes de 19 instituciones en 14 países. Desarrolla un modelo logístico multinivel que encuentra que variables como género, estado civil, recursos económicos, brecha educativa y satisfacción con el programa afectan la probabilidad de abandono. Además, hay variación significativa entre instituciones, lo que sugiere

1. UN ANÁLISIS MULTINIVEL DE LOS DETERMINANTES DEL
ABANDONO ESTUDIANTIL UNIVERSITARIO1
Línea Temática: Teorías y factores asociados a la permanencia y el abandono. Tipos y perfiles de
abandono
María Camila Jiménez Mora
Universidad Nacional de Colombia Sede Medellín
mcjimenezm@unal.edu.co
Resumen.
Este trabajo busca identificar los factores que influyen en la decisión de abandono de los estudiantes
en la educación superior en un contexto iberoamericano. Para estos efectos se utiliza la encuesta
desarrollada por Alfa-Guía en el año 2013, compuesta por 11423 observaciones de 19 Instituciones
de Educación Superior (IES) de 14 países Iberoamericanos. Para llevar a cabo el análisis empírico
se desarrolla un modelo logístico multinivel de dos niveles: estudiantes como unidades del primer
nivel anidados en IES (unidades de segundo nivel) y cuya variable dependiente es estudiante activo
– estudiante que abandona. El modelo econométrico incluyó un efecto de covariable aleatorio
determinado por las ayudas económicas recibidas por el estudiante por parte de la IES. Los
resultados indican una evidencia significativa de la variación del comportamiento de las variables
predictoras al momento de analizar la variación de los determinantes del abandono entre las
unidades del segundo nivel – IES -, lo cual contrasta con la multicausalidad del fenómeno, así como
la necesidad de un tratamiento específico para cada contexto social, económico y cultural. Variables
como género, estado civil, recursos económicos, brecha educativa (entre bachillerato y educación
superior) y satisfacción del estudiante con su programa resultan significativas para la decisión de
abandono.
Palabras Clave: Análisis multinivel, abandono, permanencia, educación superior.
1. Introducción
El sistema de educación puede representarse como un sistema intemporal, en tanto que es capaz de
evolucionar según el contexto global y local en el que se encuentre, buscando atender las
necesidades de desarrollo, de productividad y de bienestar social en un espacio y tiempo
determinados (OIE, 2019). Al interior del sistema educativo las Instituciones de Educación Superior
-IES- son vistas como un factor estratégico en lo que respecta a aumentar la competitividad de la
estructura productiva y lograr una expansión económica de largo plazo, pues son estas el principal
foco de avance en ciencia, tecnología y en general, de formación de capital humano avanzado
(CEPAL, 2009).
En el contexto Iberoamericano el sistema de educación superior ha tenido una evolución marcada
por crisis económicas y políticas, transformaciones sociales y culturales que han impactado en la
calidad, en la cobertura educativa y en las tasas de abandono, permanencia y graduación; todo esto
enmarcado en aspectos locales, propios de cada país y región. Al 2019, Iberoamérica contaba con
más de 10 mil IES de las cuales aproximadamente 3724 son universidades (OIE, 2019), acogiendo
en total más de 32 millones de estudiantes (Red Indices, 2018). Sin embargo, las cifras de abandono
1
Este trabajo es derivado de la tesis de maestría en ciencias económicas titulado “Abandono y permanencia en educación superior:
un análisis multinivel para Iberoamérica”. Universidad Nacional de Colombia Sede Medellín, Medellín, Colombia, 2021.

2. por cohorte según datos del Banco Mundial se acercan al 50% en la región, países como Colombia
alcanzaron en el 2018 una tasa de deserción universitaria por cohorte del 42% (Ferreyra, Avitabile,
Botero, Haimovich, & Urzúa, 2017) y Perú una tasa del 17% por período para el mismo año (Onda
Digital, 2019). En el caso de España, cerca del 33% de los estudiantes que inician un programa de
educación superior no lo finalizan y, de estos, el 21% abandona el sistema educativo de manera
definitiva (Alba, 2019). En Portugal y Cuba se tienen casos particulares, pues, mientras la región
presenta un crecimiento sostenido en cuanto al aumento de matrículas, estos dos países han
presentado un retroceso del 1,4% y 13,1% para 2017 con cifras de deserción por encima del 10%
(Silva, 2018). En la Tabla 1 se presentan cifras aproximadas de abandono anual para países
iberoamericanos a 2018.
Tabla 1: Tasa de abandono anual en la educación superior a 2018
País Tasa de abandono País Tasa de abandono
Argentina 16% Venezuela 40%
Bolivia 48% Brasil 19%
Chile 8% Uruguay 15%
Ecuador 32% México 22%
Colombia 42% Panamá 30%
Perú 17% Nicaragua 22%
España 33% Paraguay 12%
Portugal 29% El Salvador 27%
Honduras 19% Costa Rica 21%
Puerto
Rico
60% República
Dominicana
17%
Fuente: El Espectador, 2018
El marco teórico sobre el que se fundamenta la investigación y la definición de abandono estudiantil
parte del trabajo realizado por Tinto (1975) y Alfa-Guía (2013), que consideran el abandono
estudiantil como un evento que ocurre a raíz de distintas características y factores
multidimensionales, endógenos y exógenos al estudiante. De acuerdo con Tinto (1975) la deserción
o abandono estudiantil ocurre cuando el estudiante no logra culminar un proceso educativo con
continuidad, y es posible considerar un tiempo suficientemente largo para descartar la posibilidad
de su reincorporación (Himmel, 2002). Respecto a sus determinantes, el abandono ocurre al
combinar el efecto de distintas variables endógenas y exógenas del estudiante, algunas de las cuales
no son susceptibles de intervención externa y solo pueden observarse, de manera que esta
problemática se caracteriza por su complejidad, dinamismo y multicausalidad (Proyecto Alfaguia
dci-ala, 2013), características que a su vez permiten abordar su estudio y análisis desde distintos
enfoques, áreas de conocimiento y metodologías.
Los avances en términos conceptuales y metodológicos en el análisis del abandono y la
permanencia en la educación superior han hecho un esfuerzo por entender el comportamiento del
fenómeno, saber qué hace que un estudiante decida abandonar o permanecer y qué estrategias puede
o no emplear una IES o el Estado para evitar o mitigar la cantidad de abandonos. Sin embargo, es
necesario tener en cuenta que las tasas de abandono no se distribuyen de manera uniforme entre los
estudiantes y en este sentido, los intentos por entender los procesos bajo los cuales se presenta el
abandono deben apuntar a poder capturar todas estas heterogeneidades del sistema educativo y su
contexto para establecer las mejores estrategias desde un alcance institucional, estatal y del
estudiante.

3. Así, los esfuerzos por comprender el fenómeno del abandono van acompañados del objetivo de
mejorar la eficiencia del sistema, alcanzar mayores niveles de calidad y alinear políticas públicas e
intervenciones que acojan todos los aspectos relacionados con la problemática. Se hace necesario
construir un "mapa" amplio para situar el fenómeno en cada contexto local, en el que se consideren
las necesidades de la formación superior y sus nuevas funciones en relación con la economía y la
sociedad (Ruè, 2014). Se busca entonces identificar qué factores individuales, económicos,
institucionales y académicos determinan la decisión de abandono por parte del estudiante en la
educación superior y cómo estos factores pueden ser diferentes o tener un impacto mayor o menor
en la decisión según el contexto en el cual se desenvuelven. Si se considera la influencia de factores
exógenos, tales como el contexto social, factores culturales y sociales, al sistema de educación
superior, los determinantes de la decisión de abandono de un estudiante pueden presentar
diferencias según el país e IES, en este sentido, el abandono no solo está determinado por
características a nivel de individuo, sino también por efectos aleatorios que recogen variables en un
nivel de agrupación más amplio, cuya variación se puede capturar a partir de un análisis multinivel.
2. Metodología y datos
El análisis multinivel es una técnica estadística que utiliza la estructura jerárquica o de anidamiento
natural de la información, permite “determinar el efecto directo de las variables explicativas
individuales y grupales, y determinar si las variables a nivel grupal sirven como moderadores de las
relaciones individuales” (Hox, 2010, pág. 4). Un modelo multinivel considera la correlación como
parte de la estimación sin generar inconvenientes en los errores estándar, es decir, el supuesto de
independencia no se cumple en el análisis multinivel (Abela, 2011). Las estructuras y tipos de datos
empleados en este tipo de análisis son muy amplias, considerando datos con estructura jerárquica
estricta, estructuras jerárquicas cruzadas y estructuras de membresía. Así mismo, la variable de
respuesta puede ser continua o categórica (binaria, ordinal o nominal), los datos pueden ser de
sección cruzada, de panel, respuestas multivariadas o muestreo en dos etapas.
La ecuación para un modelo multinivel de respuesta binaria puede escribirse en términos del valor
esperado de la variable dependiente para un individuo dentro del grupo :
Si i es una respuesta binaria que, toma el valor de 1 o 0, se reescribe la ecuación como:
Donde es el término de error del segundo nivel y la variable independiente. El
término es el error de nivel 1 y hace parte de la especificación del error de distribución. Si este
es binomial, entonces la varianza del residual es una función de la proporción de la población
y no tiene que estimarse por separado.
Asumiendo para una función de distribución acumulada inversa de la forma: con
Se tendrá un modelo logístico multinivel de dos niveles, con 𝛽0 el logaritmo de la probabilidad (log
odds) de que 𝑦=1 cuando 𝑥=0 y 𝑢=0 y 𝛽1 el efecto de un cambio de una unidad en 𝑥 sobre el log-
odds de que 𝑦=1. Al igual que en un modelo logit de un solo nivel, exp (𝛽1) se puede interpretar

4. como una razón de probabilidades, comparando las probabilidades de que 𝑦=1 para dos individuos
(de un mismo grupo) con valores para 𝑥 separados por una unidad.
De manera más amplia, un modelo logístico multinivel de dos niveles con efectos aleatorios se verá
de la forma:
Los efectos aleatorios y siguen distribuciones normales con covarianza , por tanto,
siguen una distribución normal bivariada:
Los datos empleados en el análisis corresponden a la encuesta desarrollada por el proyecto Alfa-
Guía en el año 2013 cuyo objetivo fue “identificar los factores asociados al abandono y las
decisiones que toma el estudiante cuando abandona los estudios de educación superior” (Proyecto
ALFA-GUIA DCIALA, 2014, Pág. 3), está compuesta por 11423 observaciones (estudiantes) de 19
IES ubicadas en 14 países Iberoamericanos, los estudiantes hacen parte 2009-1. Mediante la
encuesta se pudo identificar estudiantes que permanecían activos en el programa en el cual se
habían matriculado y estudiantes que abandonaron el programa, con lo cual se constituyeron dos
perfiles de abandono: estudiante activo y estudiante que abandonó. Cabe resaltar que se
consideraron dos periodos académicos en los cuales el estudiante interrumpió sus estudios para
considerar que había abandonado. Además, se pudo identificar 4 sub-perfiles de abandono según la
decisión que tomó el estudiante al abandonar el programa: cambio de programa en la misma IES,
cambio de IES, cambio de nivel de formación profesional y abandono del sistema.
3. Resultados
Se estimó un modelo logit multinivel de dos niveles con efectos aleatorios, considerando los
estudiantes como las unidades de primer nivel y las IES como las unidades de segundo nivel, la
variable dependiente es abandono (0= estudiante activo, 1= estudiante que abandona) y como
variables independientes se incluyeron: género (hombre, mujer), estado civil (soletero, casado,
separado), experiencias personales significativas (como calamidad, embarazo, divorcio), recursos
económicos suficientes para su estancia en la IES (no, nr, sí), dependencia económica del estudiante
(de sí mismo, de sus padres o de alguien más), ayudas económicas por parte de la IES (si, no),
brecha educativa entre el bachillerato y la universidad, satisfacción del estudiante con la exigencia
académica de la IES y satisfacción del estudiante con el programa. En total, el 66,21% de los
estudiantes encuestados permanecieron activos en su programa y el 33,79% abandonó el programa
en el cual se había matriculado. Entre quieres abandonaron, el 16,55% cambió de programa en la
misma IES, el 17,96% cambió de IES, el 4,09% se matriculó en otro nivel de formación profesional
no universitaria y el 27,61% abandonó el sistema educativo.
A partir de la estimación inicial de un modelo nulo (sin variables independientes) se evaluó la
pertinencia del análisis multinivel, obteniendo un estadístico significativo se rechaza la hipótesis
nula de que la varianza de los errores de segundo nivel es igual a cero, indicando que hay
diferencias significativas entre los grupos o unidades de segundo nivel.

5. Tabla 2. Modelo nulo
Coeficiente Std. Err. Odds-ratio
Intercepto 0,1106** 0,4361 1,1169
Varianza 0,7047 0,2543
icc 0,1764 0,0524
**Significancia al 0,05
Fuente: elaboración propia
A partir del modelo nulo se construyó el modelo de efectos aleatorios, los resultados indican que
factores individuales, económicos, académicos e institucionales determinan la decisión de abandono
del estudiante: ser mujer aumenta la probabilidad de abandono en 1,4 veces respecto a ser hombre;
el estado civil (casado o unión libre) resulta ser significativo aumentando la probabilidad de
abandono respecto a ser soltero en 1,8 veces, la otra categoría (viudo-divorciado) no resulta
significativa. Las experiencias significativas vividas por el estudiante influyen en el abandono,
indicando que tener alguna de estas experiencias aumenta la probabilidad de abandono respecto a
no tenerlas. Las variables de carácter económico como dependencia y recursos económicos también
son significativas para la probabilidad de abandono, el hecho de que un estudiante no cuente con
suficientes recursos económicos para su sostenimiento y matrícula en la educación superior
aumenta su probabilidad de abandonar, al igual que depender económicamente de sí mismo o de
otras personas, respecto a depender de los padres.
En cuanto a los factores académicos2
, la brecha educativa de tres y cuatro años son categorías
significativas, pero con signos contrarios, si la brecha es de tres años aumenta la probabilidad de
abandono, mientras que un aumento de un año disminuye la probabilidad, respecto a la categoría de
referencia. Finalmente, las variables de tipo institucionales incluidas hacen referencia a la
satisfacción del estudiante con su programa y con la exigencia académica de la institución, en
ambas, contrario a lo que podría indicar la teoría y el comportamiento de las variables en los
análisis empíricos, manifestar estar satisfecho aumenta la probabilidad de abandono. Resultado que
puede estar jalonado por la composición de la variable en la muestra.
El efecto aleatorio considerado es una variable ficticia generada a partir de la variable de ayudas
económicas recibidas por el estudiante, que toma el valor de 1= estudiante que recibió ayudas
económicas y 0= en otro caso (no recibe o no responde), la estimación de la covarianza negativa
entre la pendiente y el intercepto implica que las IES con abandonos superiores al promedio tienen a
tender efectos de las ayudas económicas por debajo del promedio.
2
Si bien la encuesta Alfa-Guía incluye variables relativas al rendimiento académico del estudiante y su puntaje de admisión a la IES, la cantidad de
valores nulos o missing values en estas variables no permite considerarlas para la aplicación de un modelo econométrico como el considerado. La
encuesta puede consultarse en: Proyecto ALFA-GUIA DCI-ALA. (marzo de 2014). Informe de resultados de la encuesta de abandono de la educación
superior. Encuesta Internacional sobre el abandono en la Educación Superior.

6. Tabla 3. Resultados del modelo logístico multinivel con efectos aleatorios
Variables independientes Abandono de programa
Efectos fijos
Variable Categorías Coeficiente Std. Err. Odds-ratio
Género (Hombre) Mujer 0,3399* 0,0442 1,4048
Estado civil (Soltero) Casado - unión libre 0,5921* 0,0753 1,8078
Viudo - divorciado 0,2196 0,2119 1,2456
Experiencias personales significativas
(Sin experiencias)
Tuvo experiencias 0,0848*** 0,0448 1,0885
Recursos económicos suficientes
(No)
Sí -0,38661* 0,0592 0,6793
Dependencia económica (De padres) De otras personas 0,2454** 0,1121 1,2778
De sí mismo 0,2989* 0,0592 1,3484
Ayudas económicas recibidas (No) Sí -0,4142* 0,1186 0,6608
Ayudas económicas recibidas (No) NR 0,1634 0,3299 1,1775
Brecha educativa (Hasta un año) Dos años 0,0199 0,0863 1,0201
Tres años 0,2691** 0,1118 1,3088
Cuatro años -0,3713* 0,1287 0,6897
Cinco o más años -0,0274 0,0833 0,9729
Satisfacción con el nivel de exigencia
académica (Poco o nada satisfecho)
Satisfecho 0,1519* 0,0563 1,1640
Satisfacción con el programa de
estudio (Poco o nada satisfecho)
Satisfecho 0,0932*** 0,0480 1,0977
Constante -0,1529 0,1507 0,8581
Efectos aleatorios
varianza
Ayudas económicas recibidas (Si)
0,6432 0,2925
varianza 0,6672 0,2452
Cov ( -0,2328 0,2063 p-valor: 0,259
ICC 0,1686 0,0515
Wald chi2(15) 306,01
Prob > chi2 0,000*
LR test 678,41
Prob > chi2 0,000*
*Significancia al 0,001, **Significancia al 0,05, ***Significancia al 0,1
Fuente: elaboración propia
4. Conclusiones
Este trabajo buscó identificar los factores relacionados al abandono estudiantil en la educación
superior por medio de una muestra de 11423 estudiantes pertenecientes a 19 IES iberoamericanas,
los resultados del modelo aplicado indican que hay una variación significativa del comportamiento
de las variables predictoras al momento de observar la variación del fenómeno entre IES de
diferentes países. Dentro del contexto de este trabajo, puede determinarse que el comportamiento
del abandono parte de la heterogeneidad de los sistemas educativos, las políticas y acciones
implementadas para combatirlo, así como los contextos económicos, sociales y culturales de cada

7. país. En este sentido, la región debe aunar esfuerzos desde el plano gubernamental e institucional
que permita una mejor caracterización de los sistemas de educación superior, así como el análisis de
las distintas tasas e indicadores relacionados, esto facilitaría la relación de experiencias y
conocimiento de políticas exitosas en un plano de ejecución conocido y definido.
A partir de los resultados es posible identificar perfiles de estudiantes con mayor riesgo de
abandono: ser mujer, estar casado o en unión libre y haber experimentado alguna experiencia
personal como embarazo, calamidad o problemas familiares constituyen un perfil de características
individuales que aumentan la probabilidad de abandono. Por otra parte, depender económicamente
de sí mismo o de otra persona distinta a los padres, no tener suficientes recursos económicos para
sostenerse en la educación superior y no contar con ayudas ofrecidas por la IES como becas, trabajo
o monitorías son características económicas que influyen negativamente en la decisión de
abandono. La aplicación de un modelo logístico multinivel mostró ser una metodología apta e
interesante para estudiar el comportamiento del abandono en la educación superior, identificando
diferencias entre las IES que contribuyen a explicar la decisión de abandono. Los datos empleados
muestran la potencialidad del modelo y abren una posibilidad a ampliar este tipo de estudios en
distintos universos de análisis desde una respuesta a la necesidad de evaluar las relaciones entre los
individuos y los contextos en los que se enmarcan, teniendo en cuenta que individuos en un mismo
contexto tienden a parecerse más entre sí respecto a los demás.
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